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开始前准备什么
- 已有本地 ComfyUI 环境；按所用模型官方说明准备硬件和权重。
- 下载本页材料，检查模型家族、目录与来源；模型权重未打包。
- 保留原文件与实际版本，UI workflow 与 API prompt 分开。
- 下载 alpha 输入和工作流
- 预览透明区域
- 学习 Mask Editor 的具体入口
- 核对 VAE Encode for Inpainting
- 写仅针对蒙版的修改
- 放大边缘与保护区域
- 保留 mask 与失败版本
含 UI/单独 API JSON、原输入、模型清单、校验脚本和真实负例；无权重及本次推理输出。
按官方 0.4 格式整理；仅结构核验，需在你的目标版本实际导入。
从本页工作流 Loader 字段读取；按官方来源准备兼容权重。
空结果栏，供你填写实际输出与故障；不预填虚构成功结果。
1. 下载 alpha 输入和工作流
使用 input.png 与 workflow.json，模型列表按官方 512-inpainting-ema.safetensors 准备。透明输入已经带 mask，不再把黑色普通图误当 alpha 蒙版；打开前先保留原件。
2. 预览透明区域
在图片编辑器检查 alpha 通道；完全透明区域对应待编辑区。ComfyUI Load Image 会从 alpha 生成 MASK，实际方向按节点预览确认，不凭黑白截图猜测。
3. 学习 Mask Editor 的具体入口
在 Load Image 图片上右键选择 Open in MaskEditor；调笔刷大小、涂选目标区域并使用擦除修边，点 Save。保存后重新核对节点的 mask，不只看画布覆盖的颜色。
4. 核对 VAE Encode for Inpainting
pixels 来自输入 IMAGE，mask 来自 MASK，vae 来自匹配 checkpoint。保持 grow_mask_by 与初始 JSON，一次只试一个边缘调整；使用普通 VAE Encode 会失去这条局部编辑条件。
5. 写仅针对蒙版的修改
先用小范围背景替换或删除对象练习，提示词描述新区域及周围光照。保留相同 seed 与模型，输出存为 inpaint/v1，不要求同时改主体姿态和整个背景。
6. 放大边缘与保护区域
实际生成后裁切 mask 边缘以及主体保护区，检查硬接缝、色差与未选区变化。标准扩散局部重绘并非逐像素保护承诺；有严格要求时另做原图合成核对。
7. 保留 mask 与失败版本
导出实际输入、绘制后的透明 PNG、最终工作流及结果，记录 grow_mask_by 与失败区域。素材包中的官方效果图是来源示例，本页没有用当前机器跑过模型。
8. 下载工作流、输入和结构检查
完整包包含官方来源 JSON、按本页整理的 UI workflow、单独的 API prompt、真实输入 PNG、模型与参数清单、空验收表、故障负样本和离线脚本。先执行 python check.py，再在自己的 ComfyUI 安装中导入与实际运行。包内权重未下载，结构检查不能替代前端兼容与推理验收。
怎样确认已经完成
- 输入 alpha 可读，Load Image 输出真实 mask 与所选区域一致。
- VAE Encode for Inpainting 的 pixels、mask、vae 三个输入完整。
- 对 mask 边缘和未选区域都有实际裁切对照记录。
常见问题
为什么生成修改了全部画面？
检查是否仍连接 Empty Latent 或普通 VAE Encode、是否 mask 方向或透明通道错误。局部编辑也可能改变未选区，应保存原图做比对。
蒙版越大效果越好吗？
不一定。先限制到目标与必要过渡，扩大可能影响更多主体区域；每次只改一个范围或 grow 参数。